请用python写一段模拟退火代码用于5个参数优化
时间: 2023-05-27 21:03:52 浏览: 40
以下是一个简单的模拟退火优化5个参数的代码示例:
```
import random
import math
# 设置初始温度、温度下限和停止温度
T0 = 1000
T_min = 1
stop_T = 0.01
# 设置参数的范围
param_minmax = {1: [0, 100], 2: [0, 10], 3: [-10, 10], 4: [-5, 5], 5: [0, 1]}
# 初始化参数
current_param = [random.uniform(param_minmax[i][0], param_minmax[i][1]) for i in range(1, 6)]
best_param = current_param.copy()
# 计算目标函数(这里简单地将5个参数相加)
def objective_function(param):
return sum(param)
# 开始模拟退火
temp = T0
while temp > stop_T:
# 随机生成新的参数
new_param = [random.uniform(param_minmax[i][0], param_minmax[i][1]) for i in range(1, 6)]
# 计算新参数的目标函数值
new_value = objective_function(new_param)
# 计算当前参数的目标函数值
current_value = objective_function(current_param)
# 如果新值更优,则接受新值
if new_value < current_value:
current_param = new_param.copy()
# 如果新值是最优的,则更新最优参数
if new_value < objective_function(best_param):
best_param = new_param.copy()
# 如果新值不如当前值,则以一定概率接受新值
else:
delta = new_value - current_value
p = math.exp(-delta/temp)
if random.random() < p:
current_param = new_param.copy()
# 降温
temp *= 0.95
print("Best parameter: ", best_param)
print("Objective function value: ", objective_function(best_param))
```
在这个示例中,我们使用了一个简单的目标函数(将5个参数相加),但实际应用中你可以根据自己的需求定义合适的目标函数。同时注意到温度的下降速度(0.95)也会直接影响到算法的结果。在实际应用中,你需要根据自己的经验和对问题的理解来合理设置这些参数值。